Vivimos rodeados de alarmas, pero con los análisis de datos y la IA todavía habrá muchas más.
Y esto se va a volver inmanejable.
A las alarmas que existían hasta ahora, en i2O hemos añadido la detección de incidencias y transientes. Usamos un algoritmo que infiere el estado de las VRP. A esta información, nos gustaría añadir las llamadas de los clientes, el riesgo del estado de las tuberías, las válvulas reguladas y los comentarios de redes sociales.
Y cuando tengamos todos estos datos, necesitaremos un nuevo sistema para convertirlos en información útil. Pero lo que será imposible es tener a personal dedicado al monitoreo permanente de todas estas variables.
Nuestra idea es adoptar el modelo probabilístico.
Hoy en día, solo se puede actuar en cuanto se reciben tres llamadas de clientes de la misma zona, porque es la prueba de que no se trata de un problema aislado, sino de la red. Pero en el futuro se debería poder actuar al recibir la primera llamada si se puede correlacionar con un incidente detectado, por ejemplo, lo que permitiría determinar que se trata de un problema de la red. Tal vez se podría actuar incluso antes de que los clientes empiecen a llamar.
En cualquier caso, se podrán tomar medidas más rápidamente y con un mayor grado de confianza.
En lugar de saltar una alarma, recibiremos una notificación basada en el modelo probabilístico que establecerá la probabilidad de que se produzca un determinado tipo de problema en función del estado de todos los datos recibidos.
Si la precisión de este sistema es alta y se demuestra que se puede confiar en él, se podrían programar automáticamente los recursos a través del sistema de Gestión del trabajo y de los activos (WAMS).
Pero eso pasará en el futuro.
Mientras tanto, en i2O cambiaremos la nomenclatura de «alarma» a «superación de umbral» para despejar el camino hacia un futuro mejor en el que no habrá necesidad de alarmarse.